AI驱动叶轮机械CFD仿真：基于图神经网络GNN和STAR-CCM风扇变几何变工况三维流场快速预测

本课适合哪些人学习：

1.航空发动机、叶轮机械及流体机械领域的研发人员

希望利用人工智能方法提高风扇、压气机等部件三维流场分析与设计效率。

2.从事CFD数值仿真的工程技术人员

具备STAR-CCM 、Fluent或其他CFD软件使用经验，希望学习如何将高保真仿真数据用于代理模型训练。

3.人工智能与深度学习方向的研究生和工程师

已掌握基本神经网络知识，希望进一步学习GNN、MPNN在三维非结构网格和工程物理场预测中的应用。

4.从事航空发动机智能设计与优化的科研人员

希望建立“参数化建模—批量仿真—模型训练—快速预测—设计优化”的完整技术流程。

5.使用UG/NX、STAR-CCM 和HEEDS开展参数化设计的人员

希望实现几何参数、工况参数、CFD计算与机器学习模型之间的数据贯通。

6.从事CAE软件自动化和工程数据处理的开发人员

希望掌握Python批量调用仿真软件、生成Java宏、处理CGNS文件和构建图数据集的方法。

7.准备开展GNN流场预测课题的硕士生、博士生

需要从理论、数据、程序到工程案例系统理解三维流场快速预测技术。

8.具备一定Python基础的跨专业学习者

希望通过实际风扇案例了解图神经网络如何解决复杂工程问题。

你会得到什么：

1.建立完整的GNN工程应用认知

理解GNN不是单独的神经网络模型，而是与几何建模、网格划分、CFD计算、数据处理和结果验证共同组成的完整工程流程。

2.掌握图神经网络和消息传递基本原理

理解节点、边、节点特征、边特征、消息生成、消息聚合、节点更新和多步消息传递之间的关系。

3.掌握三维非结构网格的图数据表达方法

学会将CFD网格节点转换为图节点，将网格连接关系转换为图边，并构建节点特征、边特征和流场预测标签。

4.掌握参数化仿真样本生成方法

学会使用UG/NX、STAR-CCM 和HEEDS建立变几何、变工况批量仿真流程，生成可用于人工智能训练的数据样本。

5.掌握CGNS工程数据处理方法

能够读取CGNS中的坐标、网格连接、边界条件和流场变量，并将GNN预测结果重新写回CGNS文件。

6.具备GNN模型开发能力

能够理解并编写节点编码器、边编码器、消息处理器、解码器、训练器和预测模块。

7.掌握多物理量流场预测方法

学会同时预测密度、压力、温度及三个方向的速度分量，并进行归一化、反归一化和误差计算。

8.具备模型训练与结果评价能力

能够设置训练参数，分析训练误差和验证误差，并通过真实CFD、GNN预测和误差云图评价模型效果。

9.显著提高流场预测效率

理解如何利用训练完成的代理模型，将单个算例由传统CFD的分钟级计算缩短到秒级预测。

10.形成可迁移的工程方法

课程方法不仅可用于风扇，还可扩展到压气机、涡轮、叶片冷却、外流场、换热和其他复杂三维非结构网格问题。

11.为智能优化奠定基础

快速预测模型可进一步与遗传算法、贝叶斯优化、HEEDS或多目标优化算法结合，用于大规模设计空间搜索。

12.完成从理论学习到工程实践的闭环

学员能够形成“理解原理—生成数据—构建图数据—训练模型—快速预测—三维展示—误差验证”的完整实践能力。

课程介绍：

本课程聚焦航空风扇叶轮机械，搭建UG STAR-CCM HEEDS Python GNN全链路智能CFD仿真解决方案，覆盖航空发动机、风电风机、压气机涡轮研发、流体机械科研等核心场景。

课程完整拆解从几何参数化建模、多工况自动化批量仿真、CGNS 流体数据提取、非结构网格转图数据集、PyTorch 搭建 MPNN 图神经网络、模型训练调参、秒级全域多物理场预测、三维结果可视化误差验证全套实操流程。学完后学员可借助训练完成的 GNN 代理模型，将原本分钟级 CFD 仿真压缩至秒级预测，大幅削减算力投入与人力重复劳动；同时可对接多目标优化算法开展大规模气动外形迭代，缩短产品研发周期。课程兼顾工程落地与学术研究，既能帮助企业仿真工程师搭建智能仿真流程、提升工作产出，也能为硕博研究生提供完整可复现的课题研究方案，支撑毕业论文、科研项目申报，填补 AI   叶轮机械 CFD 交叉领域实操教学空白，形成可跨流体场景迁移复用的标准化智能仿真技术体系。

本课程还为付费用户提供VIP群进行交流、答疑服务、持续加餐内容、提供定制化培训和咨询服务、仿真人才库高新内推就业、仿真秀还提供奖学金、学完此课程，推荐学习者报名参加工业和信息化部教育与考试中心颁发的——工程仿真技术（CAE分析职业能力等级评价证书）。

一、为什么要开设这门课程

当前叶轮机械、航空发动机研发普遍面临多重技术瓶颈：

1、传统 CFD 高精度仿真单工况计算耗时数十分钟至数小时，批量变几何、变工况 DOE 优化算力成本高昂，研发迭代周期漫长；

2、CAD 建模、CFD 仿真、人工智能算法三者割裂，工程师仅会单一软件操作，缺乏自动化批量生成训练样本的完整流程；

3、绝大多数 AI 课程仅讲解通用图神经网络理论，缺少三维非结构流体网格工程落地教程，学习者无法将网格数据转化为图数据集，CGNS 文件读写、多软件联动二次开发无标准化方案；

4、学生与研发人员难以搭建「参数化建模 — 批量仿真 —GNN 训练 — 快速预测 — 气动优化」闭环，做 AI 流场预测课题或智能设计项目时无从下手；

5、同时市面教程大多简化二维案例，无航空风扇这类复杂旋转机械完整实操案例，理论无法落地工程，论文、项目推进受阻。

二、本课程亮点有哪些

1、以航空风扇为完整落地载体，区别于通用简单二维案例，贴合航空发动机、风机真实研发场景，可直接复用至企业项目、毕业论文。

2、全覆盖 UG 参数化建模、STAR-CCM 流体仿真、HEEDS 试验设计、Python 二次开发、PyTorch 图神经网络五大工具，解决多软件联动难题。

3、前 4 讲免费试看理论基础，后半段全流程手把手实操，每一步配套完整代码、宏文件、操作步骤，零基础可跟练。

4、提供 GNN 训练框架、CGNS 数据处理、STAR-CCM 批量调用、图数据集构建完整源码，学员可修改适配自有模型。

5、从零教学 Anaconda、PyCharm、PyTorch 完整环境安装排错，解决 AI 仿真环境配置各类报错痛点。

6、市面少有课程讲解非结构网格转图数据、CGNS 流体图数据集构建、CFD 与 GNN 双向数据互通，填补 AI   叶轮机械实操教学缺口。

7、既满足企业工程师缩短仿真周期、降本增效需求，也适配学生发 论文、课题开题、项目结题的完整技术支撑。

8、案例均来自真实工业仿真项目，可回放   配套资料 VIP群答疑，课程配套课件、宏脚本、完整代码、数据集处理模板，支持资料下载，在线开票，配套订制培训服务。

9、学习方法不局限风扇，可快速迁移至涡轮、压气机、新能源风机、飞行器外流等全部流体机械仿真场景。

三、课程的主要内容及大纲

本课程以航空风扇为真实工程载体，一套 26 讲完整闭环教程，覆盖CAD 参数化建模 —HEEDS 批量 DOE 仿真 —Python 自动化导出 CGNS 数据 —PyTorch 搭建流体专用 GNN 图网络 — 秒级全域多物理场预测 — 三维误差验证全流程，是市面少有的叶轮机械 AI CFD 落地实战课程。

1、以下是课程主要内容及大纲

模块一：基础理论铺垫（第 1-4 讲）

• 课程总览：GNN STAR-CCM 风扇流场快速预测整体技术链路介绍

• 图神经网络 GNN 核心基础理论

• 消息传递神经网络 MPNN 流体适配核心原理

• 三维 CFD 非结构网格向图数据转换完整方法

模块二：CAD-CFD 参数化批量仿真数据生产线（第 5-13 讲）

• UG 参数化叶片建模：第一截面轮廓构建

• UG 参数化叶片建模：第二截面轮廓构建

• UG 参数化叶片建模：第三截面轮廓构建

• UG 叶片流体域边界完整创建

• STAR-CCM 搭建风扇全域三维流场计算模型

• UG/NX、STAR-CCM、HEEDS 三方参数接口联动设置

• HEEDS 试验设计 DOE，实现变几何变工况批量自动仿真

• Python 脚本自动生成 STAR-CCM 数据导出 Java 宏

• Python 批量调用 STAR-CCM，自动导出 CGNS 网格流场数据

模块三：AI 深度学习环境从零部署（第 14-17 讲）

• Anaconda 解释器完整安装配置

• PyCharm 编译器安装与工程配置

• PyTorch 深度学习库安装

• PyTorch 流体 GNN 训练环境调试、报错排错

模块四：GNN 数据集构建与完整代码开发（第 18-23 讲）

• GNN 模型训练配置文件编写与参数说明

• CFD CGNS 数据预处理、标准化与流体图数据集批量构建

• 工程通用数据读写、可视化基础代码编写

• 完整流体专用 GNN 网络模型编码实现（编码器   消息传递层   解码器）

• GNN 训练器完整程序编写：损失函数、优化器、验证逻辑

• GNN 推理预测模块开发，实现全域压力 / 速度 / 温度一键预测

模块五：模型训练、预测与结果验证可视化（第 24-26 讲）

• GNN 模型完整训练实操，损失曲线监控与超参调优

• 训练完成模型推理，单工况秒级全域流场预测

• GNN 预测结果三维 CGNS 可视化，真值 / 预测 / 误差云图对比评估

2、以下是课程讲义图片

四、购买的注意事项

1、本课程为无形商品，为用户提供免费试看内容，不支持无理由退款。

2、由于ios系统（苹果手机/电脑/IPAD）购买无形商品和服务，需用户在苹果商店充值秀币后下单，并征收30%的苹果税。推荐苹果用户在仿真秀官网选择微 信和支付宝直接支付，购买成功后支持在苹果手机和电脑观看。

3、课程资料请在本详情页附件下载。云盘下载有可能失效，请联系客服人员加入VIP订阅用户群，不局限课程配套资料，还可以与同行交流行业学习资料、加餐内容、高薪内推、讲师答疑等附件服务。

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